Cleaning Spanish Job Market Dataset
Antonio Milán Otero
December 15, 2018
- 1. Descripció del dataset
- 2. Integració i selecció de les dades d’interès a analitzar
- 3. Neteja de les dades
- 4. Anàlisi de les dades
- Selecció dels grups de dades que es volen analitzar/comparar (planificació dels anàlisis a aplicar)
- Comprovació de la normalitat i homogeneïtat de la variància.
- Aplicació de proves estadístiques per comparar els grups de dades. En funció de les dades de l’objectiu de l’estudi, aplicar proves de contrast d’hipòtesi, correlacions, regressions, etc.
- 5. Representació dels resultats a partir de taules i gràfiques.
- 6. Resolució del problema. A partir dels resultats obtinguts, quines són les conclusions? Els resultats permeten respondre al problema?
- 7. Codi: Cal adjuntar el codi
1. Descripció del dataset
Aquest dataset prové de la pràctica anterior, en la qual, no vaig prestar gens d’atenció a la neteja de les dades, donant com a resultat un dataset molt brut. Això es va fer a proposit per tal de poder aprofitar aquest dataset en aquesta pràctica.
Aquest dataset conté informació sobre ofertes laborals trobades a la web proporcionada per l’estat Espanyol per a tal proposit.
La pregunta que volem respondre amb aquest dataset serà:
- Quines regions d’Espanya generen més ofertes de treball?
- Quin tipus de professional es el més solicitat a Espanya (durant el periode de mostreig)?
- Estudi sobre els salaris en relació a les regions. A on trobem un major salari?
A la pràctica anterior enumerabem també les següents idees:
- Analitzar els diferents requeriments professionals que tenen les diferents autonomies d’Espanya.
- Identificar el tipus i la qualitat del treball actual al país.
- Analitzar les regions amb més i menys ofertes de treball.
- Analitzar la distribució de les diferents professions en funció de la regió.
- Ajudar a la creació d’un pla per potenciar el mercat laboral basat en el coneixement obtingut a través de les dades.
Però aquestes les deixarem per futurs treballs.
2. Integració i selecció de les dades d’interès a analitzar
Per aquest apartat ja es va crear un script python que s’encarregaba d’ajuntar les dades obtingudes en diferents dies. La idea darrera d’aquest script era la de recolectar totes les dades disponibles a la web en una primera pasada, i desprès anar actualitzant el dataset agafant dades diaries i agrupant-les sota el mateix fitxer .csv
Per tant, en aquest apartat considero que no haig de fer més que el ja fet fins a la data.
El script es pot trobar en la següent URL: [https://github.com/amilan/spanish_job_market/blob/master/src/dataset_merge.py]
També tinc en compte, que la web oficial de la qual es va extreure les dades, ja recopila aquestes dades de diferent fonts, així doncs, no considero que sigui necessari l’integració de dades de diferentes fonts, ja que aquesta ha estat realitzada anteriorment.
Hauria d’explicar una mica com faria aquesta integració en cas de que no hagués estat feta per la propia font utilitzada? Revisar si s’ha d’expandir més aquesta explicació sobre la integració i selecció de dades d’interès
En aquest apartat seleccionarem les dades necessaries per als nostres estudis. Hem de tenir en compte, que a la pràctica anterior hem vaig limitar a agafar totes les dades possibles i a possar-les en un fitxer .csv. Aquestes dades provenien d’una base de dades NoSQL, ja que vaig detectar que amb les mateixes crides, podiem obtenir dades amb diferents esquemes (schemaless). Així doncs, farem una selecció de les dades que utilitzarem i eliminarem així dades no necessàries o repetides.
Començem carregant les dades:
offers <- read.csv("./data/offers_dataset.csv")
head(offers)length(offers$categoria)[1] 40534Com podem veure, tenim 40534 registres i 94 característiques, moltes de les quals no ens seràn d’utilitat.
names(offers) [1] "categoria" "categoriaF" "categoriaS" "ciudad"
[5] "ciudadF" "companiaSeleccion" "competenciasReq" "comunidad"
[9] "comunidadF" "consulta1" "consulta2" "consulta3"
[13] "consulta4" "contenido" "creador" "cuestionario"
[17] "discapacidad" "duracion" "educacion" "educacionDes"
[21] "educacionDesF" "educacionF" "educacionReq" "educacionReqF"
[25] "educacionS" "email" "empresaSocial" "ett"
[29] "fechaCreacion" "fechaCreacionBoost" "fechaCreacionPortal" "fechaIncorporacion"
[33] "fechaRevision" "formacionReq" "horario" "id"
[37] "jornada" "jornadaF" "localizacion" "minExperiencia"
[41] "nivel" "noMeInteresa" "numCandidatos" "oReq"
[45] "oferta" "origen" "pais" "paisF"
[49] "paisS" "provincia" "provinciaF" "provinciaLimitrofe"
[53] "provinciaS" "publicado1" "publicado2" "publicado3"
[57] "publicado4" "respuesta1A" "respuesta1B" "respuesta2A"
[61] "respuesta2B" "respuesta2C" "respuesta3A" "respuesta3B"
[65] "salarioMax" "salarioMin" "score" "sector"
[69] "sectorF" "sisgarjuv" "speState" "speStateId"
[73] "subcategoria" "subcategoriaF" "subcategoriaS" "subsector"
[77] "subsectorF" "tamanoCompania2" "telefono" "tipoContrato"
[81] "tipoContratoN" "titulo" "trabajosOfertados" "url"
[85] "valor1A" "valor1B" "valor2A" "valor2B"
[89] "valor3B" "verMail" "verSalarioMax" "verSalarioMin"
[93] "verTelefono" "web" Així doncs, començarem seleccionant les dades d’interés. Recordem que la meva intenció es la de fer un estudi sobre els tipus d’ofertes de treballs a Espanya i en concret a cadascuna de les regions.
Primerament, comprovarem que només tenim dades d’ofertes realitzades a Espanya.
levels(offers$paisS)[1] "CONGO" "ESPAÑA" "ESPAÑA" "ESPA��A"Comprovem dues coses, que tenim ofertes d’Espanya i també al Congo, i que tenim un problema de codificació de caracters, ja que ens troba el país d’Espanya en tres factors diferents. Com que només volem utilitzar les dades de les ofertes a Espanya, podem seleccionar totes les que no siguin al Congo i desprès eliminar aquesta columna.
Podem corregir les dades erronees de país:
offers$paisS <- sub("ESPAÑA", "ESPAÑA", offers$paisS)
offers$paisS <- sub("ESPA��A", "ESPAÑA", offers$paisS)
levels(factor(offers$paisS))[1] "CONGO" "ESPAÑA"També podriem haver canviat la codificació dels caracters, com veurem més endavant.
Seleccionem ara només les ofertes a Espanya.
#offers_sp <- subset(offers, !(paisS %in% c("CONGO"))
#offers_sp <- subset(offers, !(paisS == "CONGO"))
offers <- subset(offers, paisS == "ESPAÑA")
levels(factor(offers$paisS))[1] "ESPAÑA"# paisS es ara del tipus chr, hauriem de convertirla de nou a factor
offers$paisS <- factor(offers$paisS)class(offers$paisS)[1] "factor"Seguidament, eliminarem les colummnes que ofereixen informació duplicada. Ens quedarem amb les característiques:
- categoriaF
- ciudadF
- comunidadF
- educacionF
- fechaCreacion
- jornadaF
- paisS
- provinciaS
- salarioMax
- salarioMin
- subcategoriaS
selected_features <- c("categoriaF", "ciudadF", "comunidadF", "educacionF", "fechaCreacion", "jornadaF", "paisS", "provinciaS", "salarioMax", "salarioMin", "subcategoriaS")
offers <- offers[selected_features]
head(offers)3. Neteja de les dades
Les dades contenen zeros o elements buits? Com gestionaries aquests casos?
sapply(offers, function(x)(sum(is.na(x)))) categoriaF ciudadF comunidadF educacionF fechaCreacion jornadaF paisS
0 0 0 0 0 0 0
provinciaS salarioMax salarioMin subcategoriaS
0 38087 31667 0 length(offers$salarioMax)[1] 40533levels(offers$comunidadF) [1] "" "ANDALUCÃ�A" "ANDALUCÍA"
[4] "ARAGÓN" "ARAGÓN" "CANTABRIA"
[7] "CASTILLA LA MANCHA" "CASTILLA Y LEÓN" "CASTILLA Y LEÓN"
[10] "CASTILLA Y LE��N" "CATALUÑA" "CATALUÑA"
[13] "CATALU��A" "CEUTA" "COMUNIDAD VALENCIANA"
[16] "EXTREMADURA" "GALICIA" "ILLES BALEARS"
[19] "ISLAS CANARIAS" "LA RIOJA" "MADRID"
[22] "MELILLA" "NAVARRA" "PA�S VASCO"
[25] "PAÍS VASCO" "PRINCIPADO DE ASTURIAS" "REGIÓN DE MURCIA"
[28] "REGIÓN DE MURCIA" "REGI��N DE MURCIA" "Sin especificar" offers$comunidadF <- sub("ARAGÓN", "ARAGÓN", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("CASTILLA Y LE��N", "CASTILLA Y LEÓN", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("CASTILLA Y LEÓN", "CASTILLA Y LEÓN", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("CATALU��A", "CATALUÑA", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("CATALUÑA", "CATALUÑA", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("ANDALUCÃ�A", "ANDALUCÍA", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("REGI��N DE MURCIA", "REGIÓN DE MURCIA", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("REGIÓN DE MURCIA", "REGIÓN DE MURCIA", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("PAÃ�S VASCO", "PAÍS VASCO", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("Sin especificar", "", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- factor(offers$comunidadF)
levels(offers$comunidadF) [1] "" "ANDALUCÍA" "ARAGÓN"
[4] "CANTABRIA" "CASTILLA LA MANCHA" "CASTILLA Y LEÓN"
[7] "CATALUÑA" "CEUTA" "COMUNIDAD VALENCIANA"
[10] "EXTREMADURA" "GALICIA" "ILLES BALEARS"
[13] "ISLAS CANARIAS" "LA RIOJA" "MADRID"
[16] "MELILLA" "NAVARRA" "PAÍS VASCO"
[19] "PRINCIPADO DE ASTURIAS" "REGIÓN DE MURCIA" Veiem que en aquest cas podem tenir valor buit (“”) o sin especificar. Ens interessa deixar els dos casos, ja que sin especificar pot ser una
TODO: Descriure millor com utilitzarem els casos buits.
# offers[which(offers$comunidadF == "CATALUÑA"),]
levels(offers$categoriaF) [1] "" "ADMINISTRACIÓN"
[3] "ADMINISTRACIÓN" "AGRICULTURA/JARDINERÍA/ALIMENTACIÓN"
[5] "ALMACENES/REPONEDORES" "APRENDICES/PRIMER EMPLEO"
[7] "ARQUITECTURA/DISEÑO" "COMERCIAL/VENTAS"
[9] "COMUNICACIÓN/CULTURA/ENTRETENIMIENTO" "CONDUCTORES/TRANSPORTE"
[11] "CONSTRUCCIÓN" "CONSTRUCCI��N"
[13] "CUIDADOS/ASISTENCIA EN EL HOGAR" "DEPENDIENTES/INFORMACIÓN"
[15] "DERECHO/PSICOLOGÍA/CIENCIAS SOCIALES" "DIRECTIVOS"
[17] "EDUCACIÓN/SERVICIOS SOCIALES" "EDUCACIÓN/SERVICIOS SOCIALES"
[19] "EDUCACI��N/SERVICIOS SOCIALES" "ELECTRICIDAD/ELECTRÓNICA/ENERGÍA"
[21] "ELECTRICIDAD/ELECTR��NICA/ENERG��A" "FÁBRICAS/INDUSTRIA"
[23] "FÃ�BRICAS/INDUSTRIA" "HOSTELERÍA/TURISMO"
[25] "HOSTELER��A/TURISMO" "INFORMÁTICA/TELECOMUNICACIONES"
[27] "INFORM�TICA/TELECOMUNICACIONES" "INFORM��TICA/TELECOMUNICACIONES"
[29] "INGENIERÃ�A/CALIDAD/CIENCIAS" "INGENIERÍA/CALIDAD/CIENCIAS"
[31] "METAL/MECÁNICA" "METAL/MECÃ�NICA"
[33] "PELUQUERÍA/ESTÉTICA" "SALUD/DEPORTE"
[35] "VIGILANCIA/SERVICIOS" En comptes de corregir un a un, transformarem les dades al format latin1.
# convertim les dades a encoding latin1
offers$categoriaF <- factor(iconv(offers$categoriaF, to = "latin1"))
levels(offers$categoriaF) [1] "" "ADMINISTRACIÓN"
[3] "AGRICULTURA/JARDINERÍA/ALIMENTACIÓN" "ALMACENES/REPONEDORES"
[5] "APRENDICES/PRIMER EMPLEO" "ARQUITECTURA/DISEÑO"
[7] "COMERCIAL/VENTAS" "COMUNICACIÓN/CULTURA/ENTRETENIMIENTO"
[9] "CONDUCTORES/TRANSPORTE" "CONSTRUCCIÓN"
[11] "CUIDADOS/ASISTENCIA EN EL HOGAR" "DEPENDIENTES/INFORMACIÓN"
[13] "DERECHO/PSICOLOGÍA/CIENCIAS SOCIALES" "DIRECTIVOS"
[15] "EDUCACIÓN/SERVICIOS SOCIALES" "ELECTRICIDAD/ELECTRÓNICA/ENERGÍA"
[17] "FÁBRICAS/INDUSTRIA" "HOSTELERÍA/TURISMO"
[19] "INFORMÁTICA/TELECOMUNICACIONES" "INGENIERÍA/CALIDAD/CIENCIAS"
[21] "METAL/MECÁNICA" "PELUQUERÍA/ESTÉTICA"
[23] "SALUD/DEPORTE" "VIGILANCIA/SERVICIOS" TODO: Revisar provincias!!! Guipuzcua esta repetida!!!!
# offers[which(offers$comunidadF == "CATALUÑA"),]
levels(offers$provinciaS)# offers[which(offers$comunidadF == "CATALUÑA"),]
levels(offers$jornadaF)[1] "" "COMPLETA" "INDIFERENTE" "PARCIAL" # offers[which(offers$comunidadF == "CATALUÑA"),]
# convertim les dades a encoding latin1
offers$subcategoriaS <- factor(iconv(offers$subcategoriaS, to = "latin1"))
levels(offers$subcategoriaS) [1] "" "ABOGADOS"
[3] "ACUICULTURA" "ADMINISTRATIVOS"
[5] "AGENCIA DE VIAJES" "AGENTES COMERCIALES/REPRESENTANTES"
[7] "AGRICULTURA/GANADERÍA" "ALBAÑILERIA/ACABADOS"
[9] "ANALISTAS/PROGRAMADORES" "ANIMACIÓN TURÍSTICA"
[11] "ANIMACIÓN/TIEMPO LIBRE" "APRENDICES"
[13] "APUESTAS Y JUEGO" "AREA DIRECTIVA"
[15] "ARQUITECTOS" "ARTE/CULTURA/ESPECTÁCULOS"
[17] "ARTESANÍA/OFICIOS" "ASISTENCIA E INTEGRACIÓN SOCIAL"
[19] "AUXILIARES DE ENFERMERÍA/GERIATRÍA" "AUXILIARES DE SERVICIO/PERSONAL SUBALTER"
[21] "AYUDA DOMICILIARIA" "AYUDANTES DE COCINA/COMIDA RÁPIDA"
[23] "BANCA/SEGUROS" "BIBLIOTECAS/ARCHIVOS/MUSEOS"
[25] "BUCEADORES" "CAJEROS SUPERMERCADO"
[27] "CAJEROS Y TAQUILLEROS" "CALIDAD"
[29] "CAMAREROS" "CARNICERÍA/CHARCUTERIA"
[31] "CARPINTERÍA" "CERRAJEROS/FORJA/HERREROS"
[33] "COCINEROS" "COMERCIO EXTERIOR"
[35] "COMPRAS/DISTRIBRUCIÓN" "COMUNICACIÓN/PUBLICIDAD/MARKETING"
[37] "CONSERVAS/ALIMENTOS/BEBIDAS" "CONTABILIDAD/FINANZAS"
[39] "CRISTALEROS" "CUIDADO DE ANCIANOS/NIÑOS"
[41] "CUIDADORES Y ADIESTRADORES DE ANIMALES" "DECORADORES"
[43] "DELINEANTES/PROYECTISTAS" "DEPENDIENTES"
[45] "DIETÉTICA Y NUTRICIÓN" "DISEÑO GRÁFICO/WEB"
[47] "DISEÑO INDUSTRIAL" "ECONOMISTAS"
[49] "EDICIÓN/INDUSTRIA GRÁFICA" "EDUCACIÓN ESPECIAL/PEDAGOGÍA"
[51] "EDUCACIÓN INFANTIL" "ELECTRICIDAD"
[53] "ELECTRÓNICA" "ENCARGADOS DE OBRAS/CAPATACES"
[55] "ENCARGADOS Y SUPERVISORES DE PRODUCCIÓN" "ENCOFRADO/FERRALLA/ESTRUCTURAS"
[57] "ENCUESTADORES" "ENERGÍAS RENOVABLES"
[59] "ENFERMERÍA" "ENSEÑANZA DE IDIOMAS"
[61] "ENSEÑANZA PRIMARIA Y SECUNDARIA" "ERP/CRM/BUSSINESS INTELLIGENCE"
[63] "ESTÉTICA" "FARMACIA/ÓPTICA/AUDICIÓN"
[65] "FISIOTERAPIA/DEPORTE/MANTENIMIENTO FISIC" "FONTANERÍA"
[67] "FORESTAL/JARDINERÍA" "FORMACIÓN PROFESIONAL"
[69] "FRÍO Y CLIMATIZACIÓN" "FUNDICIÓN/SIDERURGÍA"
[71] "GESTIÓN DE ALMACENES" "GESTIÓN DE PROYECTOS"
[73] "GRÚAS/EXCAVADORAS/MAQUINARIA" "I+D"
[75] "IMAGEN Y SONIDO/AUDIOVISUAL" "INFORMACIÓN/AZAFATAS/PROMOCIÓN COMERCIAL"
[77] "INGENIERÍAS" "LIMPIEZA"
[79] "MADERA Y MUEBLE/EBANISTERÍA" "MAQUINA HERRAMIENTA/TORNO/FRESA"
[81] "MECÁNICA DEL AUTOMÓVIL" "MECÁNICA/MANTENIMIENTO"
[83] "MEDICINA" "MEDIO AMBIENTE/QUÍMICA/BIOLOGÍA/LABORATO"
[85] "MENSAJERÍA" "MICROINFORMATICA/ASISTENCIA TÉCNICA"
[87] "MINAS/CANTERAS/PERFORACIONES" "MONTADORES Y ENSAMBLADORES"
[89] "MOZOS DE ALMACÉN/CARRETILLEROS" "NAVEGACIÓN"
[91] "ORDENANZAS/CONSERJES" "OTRAS ACTIVIDADES"
[93] "OTRAS ACTIVIDADES TÉCNICAS" "OTROS PROFESIONALES"
[95] "PANADERÍA/REPOSTERÍA" "PELUQUERÍA"
[97] "PEONES" "PEONES/OPERARIOS/MANIPULADORES"
[99] "PERIODISMO E INFORMACIÓN" "PESCA"
[101] "PINTURA" "POMPAS FUNEBRES"
[103] "PREVENCIÓN RIESGOS LABORALES" "PRIMER EMPLEO"
[105] "PRODUCCIÓN Y DISTRIBUCCIÓN DE ENERGIA" "PROFESORES DE ENSEÑANZA SUPERIOR"
[107] "PSICÓLOGOS" "RECEPCIONISTAS"
[109] "RECEPCIONISTAS DE HOTEL" "RECURSOS HUMANOS/PERSONAL"
[111] "REPARTO DE MERCANCÍAS" "REPONEDORES"
[113] "SALUD DENTAL" "SECRETARIADO"
[115] "SEGURIDAD" "SERVICIO DOMÉSTICO"
[117] "SERVICIOS VETERINARIOS" "SISTEMAS/SEGURIDAD/REDES"
[119] "SOCIÓLOGOS" "SOLDADURA/CALDERERÍA/CHAPA"
[121] "TECNICOS EN CONSTRUCCION" "TECNICOS METALURGICOS"
[123] "TELECOMUNICACIONES" "TELEOPERADORES"
[125] "TEXTIL/CONFECCIÓN/CALZADO" "TOPOGRAFÍA"
[127] "TRANSPORTE AÉREO" "TRANSPORTE DE PERSONAS O MERCANCIAS"
[129] "TRANSPORTE INTERNACIONAL/ESPECIAL" "VENDEDORES"
[131] "VIGILANCIA/GUARDAS JURADOS" # offers[which(offers$comunidadF == "CATALUÑA"),]
# convertim les dades a encoding latin1
offers$educacionF <- factor(iconv(offers$educacionF, to = "latin1"))
levels(offers$educacionF) [1] "" "Bachillerato"
[3] "Certificados de Profesionalidad" "Diplomado o Ingeniero Técnico"
[5] "Diplomado o Ingeniero Técnico" "Doctor Universitario"
[7] "ESO, EGB, Graduado Escolar" "Estudios primarios"
[9] "FP I, Ciclo de Grado Medio" "FP II, Ciclo de Grado Superior"
[11] "Licenciado o Ingeniero Superior" "Otras Formaciones"
[13] "Postgrado Universitario" "Sin especificar"
[15] "Sin estudios" Tot i la conversió, encara tenim algun cas que no s’ha codificat correctament. El corregirem manualment.
offers$educacionF <- sub("Diplomado o Ingeniero Técnico", "Diplomado o Ingeniero Técnico", offers$educacionF)
offers$educacionF <- factor(offers$educacionF)
levels(offers$educacionF) [1] "" "Bachillerato"
[3] "Certificados de Profesionalidad" "Diplomado o Ingeniero Técnico"
[5] "Doctor Universitario" "ESO, EGB, Graduado Escolar"
[7] "Estudios primarios" "FP I, Ciclo de Grado Medio"
[9] "FP II, Ciclo de Grado Superior" "Licenciado o Ingeniero Superior"
[11] "Otras Formaciones" "Postgrado Universitario"
[13] "Sin especificar" "Sin estudios" Passem ara a netejar les característiques numériques. Veiem que aproximadament una quarta part de les dades dispossen de valors de salari mínim i máxim. Aquests ens podrien ser suficient per al nostres estudi, sempre i quan tinguem suficient casos d’estudi per a les diferentes regions.
Llavors, ens quedarem amb les dades que tenen un salari mínim i descartarem la resta. Com que hi ha menys dades amb salari máxim, aquest l’imputarem utilitzant knn.
offers_sp <- subset(offers, !is.na(offers$salarioMin))sapply(offers_sp, function(x)(sum(is.na(x)))) categoriaF ciudadF comunidadF educacionF fechaCreacion jornadaF paisS
4 0 0 0 0 0 0
provinciaS salarioMax salarioMin subcategoriaS
0 6420 0 2 offers_sp$salarioMax <- kNN(offers_sp)$salarioMax
sapply(offers_sp, function(x)(sum(is.na(x)))) categoriaF ciudadF comunidadF educacionF fechaCreacion jornadaF paisS
4 0 0 0 0 0 0
provinciaS salarioMax salarioMin subcategoriaS
0 0 0 2 Ara només ens queden per tractar 4 casos de categoriaF i 2 de subcategoriaS.
kable(subset(offers_sp, is.na(offers_sp$categoriaF)))| categoriaF | ciudadF | comunidadF | educacionF | fechaCreacion | jornadaF | paisS | provinciaS | salarioMax | salarioMin | subcategoriaS | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 32704 | NA | Las Palmas de Gran Canaria | ISLAS CANARIAS | Otras Formaciones | 2018-06-05T16:50:28Z | PARCIAL | ESPAÑA | PALMAS (LAS) | 1000 | 600 | NA |
| 32705 | NA | Bilbao | PAÍS VASCO | Licenciado o Ingeniero Superior | 2018-03-02T08:33:14Z | COMPLETA | ESPAÑA | VIZCAYA | 25000 | 20000 | NA |
| 32706 | NA | Bilbao | PAÍS VASCO | FP II, Ciclo de Grado Superior | 2018-03-02T08:27:33Z | COMPLETA | ESPAÑA | VIZCAYA | 25000 | 20000 | SISTEMAS/SEGURIDAD/REDES |
| 32707 | NA | Bilbao | PAÍS VASCO | FP II, Ciclo de Grado Superior | 2018-03-02T08:15:32Z | COMPLETA | ESPAÑA | VIZCAYA | 25000 | 20000 | ANALISTAS/PROGRAMADORES |
Mirant la subcategoria, veiem clarament que les dues últimes pertanyen a la categoria: INFORMÁTICA/TELECOMUNICACIONES, però malauradament, les dues primeres no tenen subcategoria. Així doncs, descartarem les dues primeres i ens quedarem amb les dues últimes, introduint el nou valor a la categoria.
offers_sp <- subset(offers_sp, !is.na(offers_sp$subcategoriaS))sapply(offers_sp, function(x)(sum(is.na(x)))) categoriaF ciudadF comunidadF educacionF fechaCreacion jornadaF paisS
2 0 0 0 0 0 0
provinciaS salarioMax salarioMin subcategoriaS
0 0 0 0 Com que nomès ens queden dos valors NA per substituir i son els que coneixem, podem fer la següent operació.
offers_sp[is.na(offers_sp)] <- c("INFORMÁTICA/TELECOMUNICACIONES")sapply(offers_sp, function(x)(sum(is.na(x)))) categoriaF ciudadF comunidadF educacionF fechaCreacion jornadaF paisS
0 0 0 0 0 0 0
provinciaS salarioMax salarioMin subcategoriaS
0 0 0 0 Comprovem que ja no tenim cap valor NA.
summary(offers_sp) categoriaF ciudadF comunidadF
INFORMÁTICA/TELECOMUNICACIONES:1322 :1457 CATALUÑA :3432
COMERCIAL/VENTAS : 980 Barcelona:1037 MADRID :1593
ADMINISTRACIÓN : 724 Madrid : 968 ANDALUCÍA :1205
SALUD/DEPORTE : 639 Girona : 188 COMUNIDAD VALENCIANA: 511
HOSTELERÍA/TURISMO : 579 Valencia : 121 CASTILLA Y LEÓN : 327
CONSTRUCCIÓN : 515 Sevilla : 104 GALICIA : 297
(Other) :4105 (Other) :4989 (Other) :1499
educacionF fechaCreacion jornadaF paisS
:3934 2018-09-20T10:10:36Z: 25 :1987 ESPAÑA:8864
FP II, Ciclo de Grado Superior:1508 2018-10-23T15:23:57Z: 17 COMPLETA :5402
ESO, EGB, Graduado Escolar : 572 2018-10-26T15:08:28Z: 17 INDIFERENTE: 185
Sin especificar : 549 2018-11-01T00:08:47Z: 16 PARCIAL :1290
FP I, Ciclo de Grado Medio : 545 2018-11-03T00:08:37Z: 16
Diplomado o Ingeniero Técnico : 543 2018-10-26T14:04:15Z: 11
(Other) :1213 (Other) :8762
provinciaS salarioMax salarioMin subcategoriaS
BARCELONA:2527 Min. : 0 Min. : 0 AGENTES COMERCIALES/REPRESENTANTES: 781
MADRID :1577 1st Qu.: 1200 1st Qu.: 1000 : 554
GIRONA : 411 Median : 1600 Median : 1700 ANALISTAS/PROGRAMADORES : 417
VALENCIA : 284 Mean : 12078 Mean : 10091 ENFERMERÍA : 360
TARRAGONA: 283 3rd Qu.: 19000 3rd Qu.: 18000 ADMINISTRATIVOS : 327
SEVILLA : 262 Max. :9999999 Max. :105000 PEONES/OPERARIOS/MANIPULADORES : 257
(Other) :3520 (Other) :6168 Seguidament podriem comprovar si les nostres dades tenen el tipus que desitjem.
sapply(offers_sp, function(x)(class(x))) categoriaF ciudadF comunidadF educacionF fechaCreacion jornadaF paisS
"factor" "factor" "factor" "factor" "factor" "factor" "factor"
provinciaS salarioMax salarioMin subcategoriaS
"factor" "numeric" "numeric" "factor" Veiem que haurem de tractar el format de la característica fechaCreacion. En aquest moment, tenim la data com a un string amb el format: anys, mes, dia, hora. En el nostre cas, nomès amb l’any, mes i dia en tindrem prou. A més, haurem de donar-li el tipus de date type.
offers_sp$fechaCreacion <- as.Date(gsub("T\\d*:\\d*:\\d*Z", "", offers_sp$fechaCreacion))
sapply(offers_sp, function(x)(class(x))) categoriaF ciudadF comunidadF educacionF fechaCreacion jornadaF paisS
"factor" "factor" "factor" "factor" "Date" "factor" "factor"
provinciaS salarioMax salarioMin subcategoriaS
"factor" "numeric" "numeric" "factor" summary(offers_sp) categoriaF ciudadF comunidadF
INFORMÁTICA/TELECOMUNICACIONES:1322 :1457 CATALUÑA :3432
COMERCIAL/VENTAS : 980 Barcelona:1037 MADRID :1593
ADMINISTRACIÓN : 724 Madrid : 968 ANDALUCÍA :1205
SALUD/DEPORTE : 639 Girona : 188 COMUNIDAD VALENCIANA: 511
HOSTELERÍA/TURISMO : 579 Valencia : 121 CASTILLA Y LEÓN : 327
CONSTRUCCIÓN : 515 Sevilla : 104 GALICIA : 297
(Other) :4105 (Other) :4989 (Other) :1499
educacionF fechaCreacion jornadaF paisS
:3934 Min. :2016-04-08 :1987 ESPAÑA:8864
FP II, Ciclo de Grado Superior:1508 1st Qu.:2018-05-30 COMPLETA :5402
ESO, EGB, Graduado Escolar : 572 Median :2018-09-04 INDIFERENTE: 185
Sin especificar : 549 Mean :2018-07-03 PARCIAL :1290
FP I, Ciclo de Grado Medio : 545 3rd Qu.:2018-10-11
Diplomado o Ingeniero Técnico : 543 Max. :2018-11-04
(Other) :1213
provinciaS salarioMax salarioMin subcategoriaS
BARCELONA:2527 Min. : 0 Min. : 0 AGENTES COMERCIALES/REPRESENTANTES: 781
MADRID :1577 1st Qu.: 1200 1st Qu.: 1000 : 554
GIRONA : 411 Median : 1600 Median : 1700 ANALISTAS/PROGRAMADORES : 417
VALENCIA : 284 Mean : 12078 Mean : 10091 ENFERMERÍA : 360
TARRAGONA: 283 3rd Qu.: 19000 3rd Qu.: 18000 ADMINISTRATIVOS : 327
SEVILLA : 262 Max. :9999999 Max. :105000 PEONES/OPERARIOS/MANIPULADORES : 257
(Other) :3520 (Other) :6168 Per últim, podem canviar el nombre de les característiques per que tinguin una mica més de sentit i guardem les dades en un nou fitxer csv.
names(offers_sp) [1] "categoriaF" "ciudadF" "comunidadF" "educacionF" "fechaCreacion" "jornadaF"
[7] "paisS" "provinciaS" "salarioMax" "salarioMin" "subcategoriaS"final_names <- c("Categoria", "Ciudad", "Comunidad", "Educacion", "FechaCreacion", "TipoJornada", "Pais", "Provincia", "SalarioMax", "SalarioMin", "SubCategoria")
names(offers_sp) <- final_names
head(offers_sp)Veiem també que ja no necessitem la variable Pais. Podriem eliminar-la.
offers_sp$Pais <- NULL
names(offers_sp) [1] "Categoria" "Ciudad" "Comunidad" "Educacion" "FechaCreacion" "TipoJornada"
[7] "Provincia" "SalarioMax" "SalarioMin" "SubCategoria" tail(offers_sp)Per últim, podriem exportar el nostre conjunt de dades netejat.
write.csv(offers_sp, "./data/spanish_job_offers_clean.csv")Identificació i tractament de valors extrems.
Donem ara un cop d’ull a les dades per tal d’identificar valors extrems.
boxplot(offers_sp$SalarioMin)
boxplot(offers_sp$SalarioMax)
boxplot(offers_sp$SalarioMin ~ offers_sp$Comunidad)
boxplot(offers_sp$SalarioMax ~ offers_sp$Comunidad)
boxplot.stats(offers_sp$SalarioMin)$out [1] 46200 60000 100000 82000 50000 94000 50000 70000 92019 100000 50000 65000 65000
[14] 45000 45000 105000 65000 104000 45000 45000 50000 50000 45000 46460 45000 48000
[27] 45000 60000 45000 45000 60000 45000 45000 50000 48000 45000 50000 48000 45000
[40] 45000 50000 45000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000
[53] 51000 51000 51000 51000 51000 51000 51000 51000 51000 51000 51000 51000 51000
[66] 51000 51000 51000 51000 51000 51000 51000 51000 51000 51000 51000 51000 51000
[79] 51000 51000 51000 51000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000
[92] 100000 100000 100000 100000 100000 100000 45000 51000 51000 68000 68000 68000 68000
[105] 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000
[118] 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000
[131] 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000
[144] 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 68000 45000 45000 45000 45000
[157] 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000
[170] 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000
[183] 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000
[196] 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 45000 46200boxplot.stats(offers_sp$SalarioMax)$out [1] 85800 65000 65000 50000 50000 60000 50000 50000 50000 50000 340000 50000
[13] 50000 65000 50000 50000 9999999 200000 9999999 50000 60000 50000 50000 60000
[25] 50000 220000 100000 50000 85800Veiem que tenim valors extrems tant en els salaris màxims com en els mínims. En el cas dels salaris mínims, son valor raonables, i crec que els hauriem de deixar tal qual son. En canvi, trobem dos valors extrems molt curiosos, que semblen ser alguna mena de valor prefixat per a no donar un límit superior. En aquest cas, ja que son només dos valors i tenim suficient dades per al nostre estudi, considero que lo millor sería treure les dades corresponents. Així doncs, ho farem de la següent manera.
kable(subset(offers_sp, SalarioMax == 9999999))| Categoria | Ciudad | Comunidad | Educacion | FechaCreacion | TipoJornada | Provincia | SalarioMax | SalarioMin | SubCategoria | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 17853 | COMERCIAL/VENTAS | Madrid | MADRID | Sin especificar | 2018-09-11 | INDIFERENTE | MADRID | 9999999 | 0 | AGENTES COMERCIALES/REPRESENTANTES |
| 18691 | COMERCIAL/VENTAS | Sevilla | ANDALUCÍA | Sin especificar | 2018-09-11 | INDIFERENTE | SEVILLA | 9999999 | 0 | AGENTES COMERCIALES/REPRESENTANTES |
kable(subset(offers_sp, SalarioMin == 0))| Categoria | Ciudad | Comunidad | Educacion | FechaCreacion | TipoJornada | Provincia | SalarioMax | SalarioMin | SubCategoria | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 103 | CONSTRUCCIÓN | San Sebastián de los Reyes | MADRID | Otras Formaciones | 2018-10-22 | COMPLETA | MADRID | 1000 | 0 | ALBAÑILERIA/ACABADOS |
| 1036 | INFORMÁTICA/TELECOMUNICACIONES | Pamplona/Iruña | NAVARRA | FP II, Ciclo de Grado Superior | 2018-10-29 | COMPLETA | NAVARRA | 0 | 0 | ERP/CRM/BUSSINESS INTELLIGENCE |
| 1044 | CONSTRUCCIÓN | La Pobla de Vallbona | COMUNIDAD VALENCIANA | Sin especificar | 2018-10-29 | COMPLETA | VALENCIA | 0 | 0 | PINTURA |
| 3148 | CONSTRUCCIÓN | Tarancón | CASTILLA LA MANCHA | Sin estudios | 2018-10-26 | COMPLETA | CUENCA | 1500 | 0 | FONTANERÍA |
| 4721 | SALUD/DEPORTE | Benalmádena | ANDALUCÍA | Doctor Universitario | 2018-10-26 | INDIFERENTE | MÁLAGA | 0 | 0 | SALUD DENTAL |
| 4722 | SALUD/DEPORTE | Benalmádena | ANDALUCÍA | Diplomado o Ingeniero Técnico | 2018-10-26 | PARCIAL | MÁLAGA | 0 | 0 | FISIOTERAPIA/DEPORTE/MANTENIMIENTO FISIC |
| 4971 | HOSTELERÍA/TURISMO | Vila de Cruces | GALICIA | Sin especificar | 2018-10-25 | PARCIAL | PONTEVEDRA | 0 | 0 | CAMAREROS |
| 5312 | COMERCIAL/VENTAS | Madrid | MADRID | Sin especificar | 2018-10-24 | COMPLETA | MADRID | 0 | 0 | AGENTES COMERCIALES/REPRESENTANTES |
| 5990 | CONSTRUCCIÓN | Santander | CANTABRIA | Sin especificar | 2018-10-24 | COMPLETA | CANTABRIA | 0 | 0 | ALBAÑILERIA/ACABADOS |
| 6718 | CONSTRUCCIÓN | Boadilla del Monte | MADRID | Sin especificar | 2018-10-24 | COMPLETA | MADRID | 0 | 0 | ENCARGADOS DE OBRAS/CAPATACES |
| 7043 | AGRICULTURA/JARDINERÍA/ALIMENTACIÓN | Sant Joan d’Alacant | COMUNIDAD VALENCIANA | ESO, EGB, Graduado Escolar | 2018-10-23 | PARCIAL | ALICANTE | 1200 | 0 | FORESTAL/JARDINERÍA |
| 7637 | CONSTRUCCIÓN | Madrid | MADRID | Bachillerato | 2018-05-21 | COMPLETA | MADRID | 0 | 0 | ENCARGADOS DE OBRAS/CAPATACES |
| 7938 | CONSTRUCCIÓN | La Pobla de Vallbona | COMUNIDAD VALENCIANA | Sin especificar | 2018-10-22 | COMPLETA | VALENCIA | 0 | 0 | FONTANERÍA |
| 8308 | CONSTRUCCIÓN | Torrent | COMUNIDAD VALENCIANA | Sin especificar | 2018-10-22 | COMPLETA | VALENCIA | 0 | 0 | ALBAÑILERIA/ACABADOS |
| 8348 | CONSTRUCCIÓN | Torrent | COMUNIDAD VALENCIANA | Sin especificar | 2018-10-22 | COMPLETA | VALENCIA | 0 | 0 | ALBAÑILERIA/ACABADOS |
| 8920 | FÁBRICAS/INDUSTRIA | Beniparrell | COMUNIDAD VALENCIANA | Sin especificar | 2018-10-19 | INDIFERENTE | VALENCIA | 0 | 0 | MADERA Y MUEBLE/EBANISTERÍA |
| 9295 | AGRICULTURA/JARDINERÍA/ALIMENTACIÓN | Valencia | COMUNIDAD VALENCIANA | Sin especificar | 2018-10-19 | COMPLETA | VALENCIA | 2000 | 0 | PANADERÍA/REPOSTERÍA |
| 9862 | CONSTRUCCIÓN | Albacete | CASTILLA LA MANCHA | Sin especificar | 2018-10-18 | COMPLETA | ALBACETE | 0 | 0 | ENCOFRADO/FERRALLA/ESTRUCTURAS |
| 10258 | PELUQUERÍA/ESTÉTICA | Sagunto/Sagunt | COMUNIDAD VALENCIANA | FP I, Ciclo de Grado Medio | 2018-10-17 | PARCIAL | VALENCIA | 0 | 0 | ESTÉTICA |
| 10508 | PELUQUERÍA/ESTÉTICA | Valladolid | CASTILLA Y LEÓN | FP I, Ciclo de Grado Medio | 2018-10-17 | COMPLETA | VALLADOLID | 1500 | 0 | ESTÉTICA |
| 11225 | INFORMÁTICA/TELECOMUNICACIONES | Bétera | COMUNIDAD VALENCIANA | FP II, Ciclo de Grado Superior | 2018-09-25 | INDIFERENTE | VALENCIA | 1000 | 0 | ANALISTAS/PROGRAMADORES |
| 11444 | ALMACENES/REPONEDORES | Torrelavega | CANTABRIA | Estudios primarios | 2018-10-16 | COMPLETA | CANTABRIA | 0 | 0 | MOZOS DE ALMACÉN/CARRETILLEROS |
| 11561 | COMUNICACIÓN/CULTURA/ENTRETENIMIENTO | Torrelavega | CANTABRIA | Bachillerato | 2018-10-16 | PARCIAL | CANTABRIA | 0 | 0 | ARTE/CULTURA/ESPECTÁCULOS |
| 11905 | ELECTRICIDAD/ELECTRÓNICA/ENERGÍA | Torrejón de Ardoz | MADRID | FP II, Ciclo de Grado Superior | 2018-10-16 | COMPLETA | MADRID | 0 | 0 | ELECTRÓNICA |
| 12521 | APRENDICES/PRIMER EMPLEO | Madrid | MADRID | Estudios primarios | 2018-06-28 | COMPLETA | MADRID | 0 | 0 | APRENDICES |
| 12549 | AGRICULTURA/JARDINERÍA/ALIMENTACIÓN | ESO, EGB, Graduado Escolar | 2018-10-14 | COMPLETA | 0 | 0 | AGRICULTURA/GANADERÍA | |||
| 13047 | ADMINISTRACIÓN | Madrid | MADRID | Diplomado o Ingeniero Técnico | 2017-02-27 | COMPLETA | MADRID | 0 | 0 | RECURSOS HUMANOS/PERSONAL |
| 13493 | ADMINISTRACIÓN | Barcelona | CATALUÑA | Sin especificar | 2018-10-04 | COMPLETA | BARCELONA | 1305 | 0 | ADMINISTRATIVOS |
| 13784 | EDUCACIÓN/SERVICIOS SOCIALES | Diplomado o Ingeniero Técnico | 2018-10-04 | PARCIAL | 0 | 0 | FORMACIÓN PROFESIONAL | |||
| 13818 | FÁBRICAS/INDUSTRIA | Laviana | PRINCIPADO DE ASTURIAS | Sin especificar | 2018-10-04 | COMPLETA | ASTURIAS | 0 | 0 | PEONES/OPERARIOS/MANIPULADORES |
| 13914 | ALMACENES/REPONEDORES | Picassent | COMUNIDAD VALENCIANA | ESO, EGB, Graduado Escolar | 2018-10-04 | INDIFERENTE | VALENCIA | 1200 | 0 | GESTIÓN DE ALMACENES |
| 13946 | CUIDADOS/ASISTENCIA EN EL HOGAR | Tres Cantos | MADRID | Sin estudios | 2018-10-04 | PARCIAL | MADRID | 950 | 0 | LIMPIEZA |
| 14386 | ELECTRICIDAD/ELECTRÓNICA/ENERGÍA | Reus | CATALUÑA | FP I, Ciclo de Grado Medio | 2018-06-21 | COMPLETA | TARRAGONA | 1100 | 0 | ELECTRICIDAD |
| 14662 | DEPENDIENTES/INFORMACIÓN | Bétera | COMUNIDAD VALENCIANA | Bachillerato | 2018-09-27 | PARCIAL | VALENCIA | 600 | 0 | TELEOPERADORES |
| 15534 | AGRICULTURA/JARDINERÍA/ALIMENTACIÓN | Cuéllar | CASTILLA Y LEÓN | Sin estudios | 2018-09-28 | COMPLETA | SEGOVIA | 900 | 0 | FORESTAL/JARDINERÍA |
| 15578 | COMERCIAL/VENTAS | Pego | COMUNIDAD VALENCIANA | FP I, Ciclo de Grado Medio | 2018-09-28 | COMPLETA | ALICANTE | 0 | 0 | VENDEDORES |
| 15686 | ADMINISTRACIÓN | Leganés | MADRID | FP I, Ciclo de Grado Medio | 2017-10-02 | COMPLETA | MADRID | 0 | 0 | CONTABILIDAD/FINANZAS |
| 15706 | ADMINISTRACIÓN | Pamplona/Iruña | NAVARRA | Licenciado o Ingeniero Superior | 2018-09-27 | COMPLETA | NAVARRA | 0 | 0 | ADMINISTRATIVOS |
| 15760 | METAL/MECÁNICA | Paracuellos de Jarama | MADRID | Sin especificar | 2018-09-27 | COMPLETA | MADRID | 0 | 0 | CERRAJEROS/FORJA/HERREROS |
| 15822 | ADMINISTRACIÓN | Madrid | MADRID | Bachillerato | 2018-09-27 | PARCIAL | MADRID | 0 | 0 | ADMINISTRATIVOS |
| 16704 | ADMINISTRACIÓN | Leganés | MADRID | Bachillerato | 2018-05-21 | COMPLETA | MADRID | 0 | 0 | ADMINISTRATIVOS |
| 16906 | COMERCIAL/VENTAS | Santander | CANTABRIA | ESO, EGB, Graduado Escolar | 2018-09-20 | COMPLETA | CANTABRIA | 1000 | 0 | VENDEDORES |
| 17298 | CONDUCTORES/TRANSPORTE | ESO, EGB, Graduado Escolar | 2018-09-19 | COMPLETA | 0 | 0 | REPARTO DE MERCANCÍAS | |||
| 17531 | CONDUCTORES/TRANSPORTE | Valdeltormo | ARAGÓN | Sin especificar | 2018-09-18 | COMPLETA | TERUEL | 0 | 0 | REPARTO DE MERCANCÍAS |
| 17854 | CONSTRUCCIÓN | Las Palmas de Gran Canaria | ISLAS CANARIAS | Sin especificar | 2018-09-17 | COMPLETA | PALMAS (LAS) | 0 | 0 | CARPINTERÍA |
| 17880 | COMERCIAL/VENTAS | Madrid | MADRID | Bachillerato | 2018-09-17 | INDIFERENTE | MADRID | 200000 | 0 | AGENTES COMERCIALES/REPRESENTANTES |
| 18130 | CONSTRUCCIÓN | Trigueros | ANDALUCÍA | ESO, EGB, Graduado Escolar | 2018-09-14 | COMPLETA | HUELVA | 0 | 0 | TECNICOS EN CONSTRUCCION |
| 18389 | INFORMÁTICA/TELECOMUNICACIONES | Leganés | MADRID | Otras Formaciones | 2018-09-13 | COMPLETA | MADRID | 0 | 0 | TELECOMUNICACIONES |
| 18682 | INGENIERÍA/CALIDAD/CIENCIAS | Telde | ISLAS CANARIAS | Diplomado o Ingeniero Técnico | 2018-09-12 | COMPLETA | PALMAS (LAS) | 0 | 0 | OTRAS ACTIVIDADES TÉCNICAS |
| 18684 | CONDUCTORES/TRANSPORTE | Estepona | ANDALUCÍA | Estudios primarios | 2018-09-12 | INDIFERENTE | MÁLAGA | 0 | 0 | TRANSPORTE DE PERSONAS O MERCANCIAS |
| 19036 | ELECTRICIDAD/ELECTRÓNICA/ENERGÍA | Las Navas de la Concepción | ANDALUCÍA | Sin especificar | 2018-09-10 | COMPLETA | SEVILLA | 3000 | 0 | ELECTRICIDAD |
| 19465 | CONSTRUCCIÓN | Porto do Son | GALICIA | Sin especificar | 2018-09-06 | COMPLETA | CORUÑA (A) | 0 | 0 | GRÚAS/EXCAVADORAS/MAQUINARIA |
| 19472 | CONDUCTORES/TRANSPORTE | Boiro | GALICIA | Sin especificar | 2018-09-06 | COMPLETA | CORUÑA (A) | 0 | 0 | TRANSPORTE DE PERSONAS O MERCANCIAS |
| 19491 | CONSTRUCCIÓN | Linares | ANDALUCÍA | Sin especificar | 2018-09-06 | COMPLETA | JAÉN | 1250 | 0 | PEONES |
| 19644 | PELUQUERÍA/ESTÉTICA | Olías del Rey | CASTILLA LA MANCHA | Sin especificar | 2018-09-05 | PARCIAL | TOLEDO | 0 | 0 | PELUQUERÍA |
| 19649 | PELUQUERÍA/ESTÉTICA | Olías del Rey | CASTILLA LA MANCHA | Sin especificar | 2018-09-05 | PARCIAL | TOLEDO | 0 | 0 | ESTÉTICA |
| 19659 | AGRICULTURA/JARDINERÍA/ALIMENTACIÓN | Silleda | GALICIA | Sin especificar | 2018-09-05 | PARCIAL | PONTEVEDRA | 0 | 0 | CARNICERÍA/CHARCUTERIA |
| 19797 | FÁBRICAS/INDUSTRIA | San Sebastián de los Reyes | MADRID | Sin especificar | 2018-09-04 | COMPLETA | MADRID | 0 | 0 | ARTESANÍA/OFICIOS |
| 19806 | VIGILANCIA/SERVICIOS | Gozón | PRINCIPADO DE ASTURIAS | Certificados de Profesionalidad | 2018-09-04 | INDIFERENTE | ASTURIAS | 0 | 0 | AUXILIARES DE SERVICIO/PERSONAL SUBALTER |
| 20058 | CONSTRUCCIÓN | Silleda | GALICIA | Estudios primarios | 2018-09-03 | COMPLETA | PONTEVEDRA | 1000 | 0 | PEONES |
| 20077 | CONSTRUCCIÓN | Silleda | GALICIA | ESO, EGB, Graduado Escolar | 2018-09-03 | COMPLETA | PONTEVEDRA | 1000 | 0 | ALBAÑILERIA/ACABADOS |
| 20401 | PELUQUERÍA/ESTÉTICA | Avilés | PRINCIPADO DE ASTURIAS | Certificados de Profesionalidad | 2018-05-09 | PARCIAL | ASTURIAS | 4 | 0 | ESTÉTICA |
| 20418 | COMUNICACIÓN/CULTURA/ENTRETENIMIENTO | Petrer | COMUNIDAD VALENCIANA | Sin especificar | 2018-08-30 | COMPLETA | ALICANTE | 15000 | 0 | APUESTAS Y JUEGO |
| 20420 | CUIDADOS/ASISTENCIA EN EL HOGAR | Sevilla | ANDALUCÍA | Sin especificar | 2018-08-30 | INDIFERENTE | SEVILLA | 850 | 0 | LIMPIEZA |
| 20582 | PELUQUERÍA/ESTÉTICA | Salamanca | CASTILLA Y LEÓN | Licenciado o Ingeniero Superior | 2018-08-29 | PARCIAL | SALAMANCA | 1200 | 0 | ESTÉTICA |
| 21013 | ELECTRICIDAD/ELECTRÓNICA/ENERGÍA | Ourense | GALICIA | FP I, Ciclo de Grado Medio | 2018-08-28 | COMPLETA | OURENSE | 0 | 0 | ELECTRICIDAD |
| 21210 | COMUNICACIÓN/CULTURA/ENTRETENIMIENTO | Madrid | MADRID | Sin especificar | 2018-08-27 | COMPLETA | MADRID | 0 | 0 | COMUNICACIÓN/PUBLICIDAD/MARKETING |
| 21974 | CONSTRUCCIÓN | Porto do Son | GALICIA | Sin especificar | 2018-09-06 | COMPLETA | CORUÑA (A) | 0 | 0 | GRÚAS/EXCAVADORAS/MAQUINARIA |
| 22139 | CONSTRUCCIÓN | Porto do Son | GALICIA | Sin especificar | 2018-09-06 | COMPLETA | CORUÑA (A) | 0 | 0 | GRÚAS/EXCAVADORAS/MAQUINARIA |
| 22146 | CONDUCTORES/TRANSPORTE | Boiro | GALICIA | Sin especificar | 2018-09-06 | COMPLETA | CORUÑA (A) | 0 | 0 | TRANSPORTE DE PERSONAS O MERCANCIAS |
| 22164 | CONSTRUCCIÓN | Linares | ANDALUCÍA | Sin especificar | 2018-09-06 | COMPLETA | JAÉN | 1250 | 0 | PEONES |
| 22341 | PELUQUERÍA/ESTÉTICA | Olías del Rey | CASTILLA LA MANCHA | Sin especificar | 2018-09-05 | PARCIAL | TOLEDO | 0 | 0 | PELUQUERÍA |
| 22346 | PELUQUERÍA/ESTÉTICA | Olías del Rey | CASTILLA LA MANCHA | Sin especificar | 2018-09-05 | PARCIAL | TOLEDO | 0 | 0 | ESTÉTICA |
| 22356 | AGRICULTURA/JARDINERÍA/ALIMENTACIÓN | Silleda | GALICIA | Sin especificar | 2018-09-05 | PARCIAL | PONTEVEDRA | 0 | 0 | CARNICERÍA/CHARCUTERIA |
| 22521 | FÁBRICAS/INDUSTRIA | San Sebastián de los Reyes | MADRID | Sin especificar | 2018-09-04 | COMPLETA | MADRID | 0 | 0 | ARTESANÍA/OFICIOS |
| 22530 | VIGILANCIA/SERVICIOS | Gozón | PRINCIPADO DE ASTURIAS | Certificados de Profesionalidad | 2018-09-04 | INDIFERENTE | ASTURIAS | 0 | 0 | AUXILIARES DE SERVICIO/PERSONAL SUBALTER |
| 22819 | CONSTRUCCIÓN | Silleda | GALICIA | Estudios primarios | 2018-09-03 | COMPLETA | PONTEVEDRA | 1000 | 0 | PEONES |
| 22838 | CONSTRUCCIÓN | Silleda | GALICIA | ESO, EGB, Graduado Escolar | 2018-09-03 | COMPLETA | PONTEVEDRA | 1000 | 0 | ALBAÑILERIA/ACABADOS |
| 23440 | PELUQUERÍA/ESTÉTICA | Avilés | PRINCIPADO DE ASTURIAS | Certificados de Profesionalidad | 2018-05-09 | PARCIAL | ASTURIAS | 4 | 0 | ESTÉTICA |
| 23457 | COMUNICACIÓN/CULTURA/ENTRETENIMIENTO | Petrer | COMUNIDAD VALENCIANA | Sin especificar | 2018-08-30 | COMPLETA | ALICANTE | 15000 | 0 | APUESTAS Y JUEGO |
| 23459 | CUIDADOS/ASISTENCIA EN EL HOGAR | Sevilla | ANDALUCÍA | Sin especificar | 2018-08-30 | INDIFERENTE | SEVILLA | 850 | 0 | LIMPIEZA |
| 23637 | PELUQUERÍA/ESTÉTICA | Salamanca | CASTILLA Y LEÓN | Licenciado o Ingeniero Superior | 2018-08-29 | PARCIAL | SALAMANCA | 1200 | 0 | ESTÉTICA |
| 24088 | ELECTRICIDAD/ELECTRÓNICA/ENERGÍA | Ourense | GALICIA | FP I, Ciclo de Grado Medio | 2018-08-28 | COMPLETA | OURENSE | 0 | 0 | ELECTRICIDAD |
| 24296 | COMUNICACIÓN/CULTURA/ENTRETENIMIENTO | Madrid | MADRID | Sin especificar | 2018-08-27 | COMPLETA | MADRID | 0 | 0 | COMUNICACIÓN/PUBLICIDAD/MARKETING |
| 25399 | COMERCIAL/VENTAS | Santander | CANTABRIA | Sin especificar | 2018-08-17 | PARCIAL | CANTABRIA | 0 | 0 | VENDEDORES |
| 25517 | EDUCACIÓN/SERVICIOS SOCIALES | El Astillero | CANTABRIA | Diplomado o Ingeniero Técnico | 2018-08-16 | PARCIAL | CANTABRIA | 0 | 0 | ENSEÑANZA DE IDIOMAS |
| 26002 | ADMINISTRACIÓN | Barcelona | CATALUÑA | Sin especificar | 2018-08-08 | COMPLETA | BARCELONA | 15000 | 0 | ADMINISTRATIVOS |
| 26003 | ADMINISTRACIÓN | Barcelona | CATALUÑA | Sin especificar | 2018-08-08 | COMPLETA | BARCELONA | 15000 | 0 | ADMINISTRATIVOS |
| 26626 | SALUD/DEPORTE | El Pedernoso | CASTILLA LA MANCHA | Diplomado o Ingeniero Técnico | 2018-08-03 | PARCIAL | CUENCA | 0 | 0 | ENFERMERÍA |
| 26702 | ELECTRICIDAD/ELECTRÓNICA/ENERGÍA | Valladolid | CASTILLA Y LEÓN | FP I, Ciclo de Grado Medio | 2018-08-02 | COMPLETA | VALLADOLID | 20000 | 0 | ELECTRICIDAD |
| 26785 | VIGILANCIA/SERVICIOS | Madrid | MADRID | Sin especificar | 2018-07-30 | COMPLETA | MADRID | 1200 | 0 | AUXILIARES DE SERVICIO/PERSONAL SUBALTER |
| 26786 | FÁBRICAS/INDUSTRIA | Argentona | CATALUÑA | Sin especificar | 2018-06-18 | COMPLETA | BARCELONA | 0 | 0 | TEXTIL/CONFECCIÓN/CALZADO |
| 30052 | COMERCIAL/VENTAS | Valencia | COMUNIDAD VALENCIANA | ESO, EGB, Graduado Escolar | 2018-07-04 | INDIFERENTE | VALENCIA | 2000 | 0 | AGENTES COMERCIALES/REPRESENTANTES |
| 30299 | FÁBRICAS/INDUSTRIA | Madrid | MADRID | Certificados de Profesionalidad | 2017-06-06 | INDIFERENTE | MADRID | 0 | 0 | FUNDICIÓN/SIDERURGÍA |
| 30301 | FÁBRICAS/INDUSTRIA | Madrid | MADRID | Certificados de Profesionalidad | 2017-06-06 | INDIFERENTE | MADRID | 0 | 0 | FUNDICIÓN/SIDERURGÍA |
| 32763 | CONSTRUCCIÓN | Madrid | MADRID | Licenciado o Ingeniero Superior | 2018-06-04 | INDIFERENTE | MADRID | 0 | 0 | TECNICOS EN CONSTRUCCION |
offers_sp <- subset(offers_sp, !(SalarioMax==9999999))offers_sp$SalarioMin <- as.numeric(offers_sp$SalarioMin)
offers_sp$SalarioMax <- as.numeric(offers_sp$SalarioMax)
boxplot(offers_sp$SalarioMax ~ offers_sp$Comunidad)
Veiem que els valors extrems que tenim ara son més raonables, i considero que els podriem deixar tal qual.
boxplot(offers_sp$SalarioMax ~ offers_sp$Categoria)
4. Anàlisi de les dades
Selecció dels grups de dades que es volen analitzar/comparar (planificació dels anàlisis a aplicar)
TODO: Agrupar por comunidad
Comprovació de la normalitat i homogeneïtat de la variància.
Començem mirant si les variables pertanyen a una distribució normal.
p_val_sal_min <- shapiro.test(subset(offers_sp, Comunidad == c("MADRID"))$SalarioMin)$p.value
#p_val_sal_max <- shapiro.test(offers_sp$SalarioMax)$p.value
sprintf("P value para SalarioMin: %f", p_val_sal_min)[1] "P value para SalarioMin: 0.000000"#sprintf("P Value para SalarioMax: %d", p_val_sal_max)hist(subset(offers_sp, Comunidad == c("MADRID"))$SalarioMin)
hist(subset(offers_sp, Comunidad == c("CATALUÑA"))$SalarioMin)
Aplicació de proves estadístiques per comparar els grups de dades. En funció de les dades de l’objectiu de l’estudi, aplicar proves de contrast d’hipòtesi, correlacions, regressions, etc.
cor_matrix <- cor(offers_sp$SalarioMin, offers_sp$SalarioMax)
round(cor_matrix, 2)[1] 0.63plotcorr(cor_matrix, mar = c(0.1, 0.1, 0.1, 0.1))Error in plotcorr(cor_matrix, mar = c(0.1, 0.1, 0.1, 0.1)) :
Need a correlation matrixEn aquest punt, ens adonem que hi ha un tipus de registres en els quals tenim 0 a salari minim i máxim, lo que vol dir que aquestes ofertes no han introduit un valor real en quant als salaris, o bé son ofertes de pràctiques no remunerades. Ninguna d’aquestes opcions les volem contemplar en el nostre estudi, així que com tenim dades suficients, podem prescindir d’aquestes.
subset(offers_sp, !(SalarioMin == 0 & SalarioMax == 0))TODO: En comptes d’utilitzar KNN utilitzar les mitjanes poblacionals per categoria TODO: Hi ha valors de salari Min i Max que s’han d’intercanviar.
5. Representació dels resultats a partir de taules i gràfiques.
6. Resolució del problema. A partir dels resultats obtinguts, quines són les conclusions? Els resultats permeten respondre al problema?
7. Codi: Cal adjuntar el codi
---
title: "Cleaning Spanish Job Market Dataset"
author: "Antonio Milán Otero"
date: "December 15, 2018"
output:
  html_document:
    toc: yes
  pdf_document:
    toc: yes
  html_notebook: 
    toc: yes
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

```{r load_libraries, include=FALSE}
library(knitr)
library(lubridate)
library(VIM)
library(stringr)
library(psych)
library(ggplot2)
# for ploting correlations
library(ellipse)
```

## 1. Descripció del dataset

Aquest dataset prové de la pràctica anterior, en la qual, no vaig prestar gens d'atenció a la neteja de les dades, donant com a resultat un dataset molt brut. Això es va fer a proposit per tal de poder aprofitar aquest dataset en aquesta pràctica.

Aquest dataset conté informació sobre ofertes laborals trobades a la web proporcionada per l'estat Espanyol per a tal proposit.

La pregunta que volem respondre amb aquest dataset serà:

- Quines regions d'Espanya generen més ofertes de treball?
- Quin tipus de professional es el més solicitat a Espanya (durant el periode de mostreig)?
- Estudi sobre els salaris en relació a les regions. A on trobem un major salari?

A la pràctica anterior enumerabem també les següents idees:

- Analitzar els diferents requeriments professionals que tenen les diferents autonomies d'Espanya.
- Identificar el tipus i la qualitat del treball actual al país.
- Analitzar les regions amb més i menys ofertes de treball.
- Analitzar la distribució de les diferents professions en funció de la regió.
- Ajudar a la creació d’un pla per potenciar el mercat laboral basat en el coneixement obtingut a través de les dades.

Però aquestes les deixarem per futurs treballs.

## 2. Integració i selecció de les dades d'interès a analitzar

Per aquest apartat ja es va crear un script python que s'encarregaba d'ajuntar les dades obtingudes en diferents dies. La idea darrera d'aquest script era la de recolectar totes les dades disponibles a la web en una primera pasada, i desprès anar actualitzant el dataset agafant dades diaries i agrupant-les sota el mateix fitxer .csv

Per tant, en aquest apartat considero que no haig de fer més que el ja fet fins a la data.

El script es pot trobar en la següent URL:
[https://github.com/amilan/spanish_job_market/blob/master/src/dataset_merge.py]

També tinc en compte, que la web oficial de la qual es va extreure les dades, ja recopila aquestes dades de diferent fonts, així doncs, no considero que sigui necessari l'integració de dades de diferentes fonts, ja que aquesta ha estat realitzada anteriorment.

> Hauria d'explicar una mica com faria aquesta integració en cas de que no hagués estat feta per la propia font utilitzada?
> Revisar si s'ha d'expandir més aquesta explicació sobre la integració i selecció de dades d'interès

En aquest apartat seleccionarem les dades necessaries per als nostres estudis.
Hem de tenir en compte, que a la pràctica anterior hem vaig limitar a agafar totes les dades possibles i a possar-les en un fitxer .csv.
Aquestes dades provenien d'una base de dades NoSQL, ja que vaig detectar que amb les mateixes crides, podiem obtenir dades amb diferents esquemes (schemaless). Així doncs, farem una selecció de les dades que utilitzarem i eliminarem així dades no necessàries o repetides.

Començem carregant les dades:

```{r}
offers <- read.csv("./data/offers_dataset.csv")
head(offers)
```

```{r}
length(offers$categoria)
```

Com podem veure, tenim 40534 registres i 94 característiques, moltes de les quals no ens seràn d'utilitat.

```{r}
names(offers)
```

Així doncs, començarem seleccionant les dades d'interés. Recordem que la meva intenció es la de fer un estudi sobre els tipus d'ofertes de treballs a Espanya i en concret a cadascuna de les regions.

Primerament, comprovarem que només tenim dades d'ofertes realitzades a Espanya.

```{r}
levels(offers$paisS)
```

Comprovem dues coses, que tenim ofertes d'Espanya i també al Congo, i que tenim un problema de codificació de caracters, ja que ens troba el país d'Espanya en tres factors diferents. Com que només volem utilitzar les dades de les ofertes a Espanya, podem seleccionar totes les que no siguin al Congo i desprès eliminar aquesta columna.

Podem corregir les dades erronees de país:

```{r}
offers$paisS <- sub("ESPAÃ‘A", "ESPAÑA", offers$paisS)
offers$paisS <- sub("ESPA��A", "ESPAÑA", offers$paisS)
levels(factor(offers$paisS))
```

També podriem haver canviat la codificació dels caracters, com veurem més endavant.

Seleccionem ara només les ofertes a Espanya.

```{r}
#offers_sp <- subset(offers, !(paisS %in% c("CONGO"))
#offers_sp <- subset(offers, !(paisS == "CONGO"))
offers <- subset(offers, paisS == "ESPAÑA")
levels(factor(offers$paisS))
# paisS es ara del tipus chr, hauriem de convertirla de nou a factor
offers$paisS <- factor(offers$paisS)
```
```{r}
class(offers$paisS)
```

Seguidament, eliminarem les colummnes que ofereixen informació duplicada. Ens quedarem amb les característiques:

- categoriaF
- ciudadF
- comunidadF
- educacionF
- fechaCreacion
- jornadaF
- paisS
- provinciaS
- salarioMax
- salarioMin
- subcategoriaS

```{r}
selected_features <- c("categoriaF", "ciudadF", "comunidadF", "educacionF", "fechaCreacion", "jornadaF", "paisS", "provinciaS", "salarioMax", "salarioMin", "subcategoriaS")
offers <- offers[selected_features]
head(offers)
```

# 3. Neteja de les dades

## Les dades contenen zeros o elements buits? Com gestionaries aquests casos?

```{r}
sapply(offers, function(x)(sum(is.na(x))))
```

```{r}
length(offers$salarioMax)
```

```{r}
levels(offers$comunidadF)
```

```{r}
offers$comunidadF <- sub("ARAGÃ“N", "ARAGÓN", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("CASTILLA Y LE��N", "CASTILLA Y LEÓN", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("CASTILLA Y LEÃ“N", "CASTILLA Y LEÓN", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("CATALU��A", "CATALUÑA", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("CATALUÃ‘A", "CATALUÑA", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("ANDALUCÃ�A", "ANDALUCÍA", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("REGI��N DE MURCIA", "REGIÓN DE MURCIA", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("REGIÃ“N DE MURCIA", "REGIÓN DE MURCIA", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- sub("PAÃ�S VASCO", "PAÍS VASCO", offers$comunidadF)
# offers$comunidadF <- sub("Sin especificar", "", offers$comunidadF)
offers$comunidadF <- factor(offers$comunidadF)
levels(offers$comunidadF)
```

Veiem que en aquest cas podem tenir valor buit ("") o __sin especificar__. Ens interessa deixar els dos casos, ja que __sin especificar__ pot ser una 

> TODO: Descriure millor com utilitzarem els casos buits.

```{r}
# offers[which(offers$comunidadF == "CATALUÑA"),]
levels(offers$categoriaF)
```

En comptes de corregir un a un, transformarem les dades al format latin1.

```{r}
# convertim les dades a encoding latin1
offers$categoriaF <- factor(iconv(offers$categoriaF, to = "latin1"))
levels(offers$categoriaF)
```
> TODO:
Revisar provincias!!! Guipuzcua esta repetida!!!!

```{r}
# offers[which(offers$comunidadF == "CATALUÑA"),]
levels(offers$provinciaS)
```

```{r}
# offers[which(offers$comunidadF == "CATALUÑA"),]
levels(offers$jornadaF)
```

```{r}
# offers[which(offers$comunidadF == "CATALUÑA"),]
# convertim les dades a encoding latin1
offers$subcategoriaS <- factor(iconv(offers$subcategoriaS, to = "latin1"))
levels(offers$subcategoriaS)
```

```{r}
# offers[which(offers$comunidadF == "CATALUÑA"),]
# convertim les dades a encoding latin1
offers$educacionF <- factor(iconv(offers$educacionF, to = "latin1"))
levels(offers$educacionF)
```

Tot i la conversió, encara tenim algun cas que no s'ha codificat correctament. El corregirem manualment.

```{r}
offers$educacionF <- sub("Diplomado o Ingeniero TÃ©cnico", "Diplomado o Ingeniero Técnico", offers$educacionF)
offers$educacionF <- factor(offers$educacionF)
levels(offers$educacionF)
```

Passem ara a netejar les característiques numériques. Veiem que aproximadament una quarta part de les dades dispossen de valors de salari mínim i máxim. Aquests ens podrien ser suficient per al nostres estudi, sempre i quan tinguem suficient casos d'estudi per a les diferentes regions.

Llavors, ens quedarem amb les dades que tenen un salari mínim i descartarem la resta. Com que hi ha menys dades amb salari máxim, aquest l'imputarem utilitzant knn.

```{r}
offers_sp <- subset(offers, !is.na(offers$salarioMin))
```

```{r}
sapply(offers_sp, function(x)(sum(is.na(x))))
```

```{r}
offers_sp$salarioMax <- kNN(offers_sp)$salarioMax
sapply(offers_sp, function(x)(sum(is.na(x))))
```

Ara només ens queden per tractar 4 casos de categoriaF i 2 de subcategoriaS.

```{r}
kable(subset(offers_sp, is.na(offers_sp$categoriaF)))
```

Mirant la subcategoria, veiem clarament que les dues últimes pertanyen a la categoria: INFORMÁTICA/TELECOMUNICACIONES, però malauradament, les dues primeres no tenen subcategoria. Així doncs, descartarem les dues primeres i ens quedarem amb les dues últimes, introduint el nou valor a la categoria.

```{r}
offers_sp <- subset(offers_sp, !is.na(offers_sp$subcategoriaS))
```

```{r}
sapply(offers_sp, function(x)(sum(is.na(x))))
```

Com que nomès ens queden dos valors NA per substituir i son els que coneixem, podem fer la següent operació.

```{r}
offers_sp[is.na(offers_sp)] <- c("INFORMÁTICA/TELECOMUNICACIONES")
```

```{r}
sapply(offers_sp, function(x)(sum(is.na(x))))
```

Comprovem que ja no tenim cap valor NA.

```{r}
summary(offers_sp)
```

Seguidament podriem comprovar si les nostres dades tenen el tipus que desitjem.

```{r}
sapply(offers_sp, function(x)(class(x)))
```

Veiem que haurem de tractar el format de la característica fechaCreacion. En aquest moment, tenim la data com a un string amb el format: anys, mes, dia, hora. En el nostre cas, nomès amb l'any, mes i dia en tindrem prou. A més, haurem de donar-li el tipus de date type.

```{r}
offers_sp$fechaCreacion <- as.Date(gsub("T\\d*:\\d*:\\d*Z", "", offers_sp$fechaCreacion))
sapply(offers_sp, function(x)(class(x)))
```

```{r}
summary(offers_sp)
```

Per últim, podem canviar el nombre de les característiques per que tinguin una mica més de sentit i guardem les dades en un nou fitxer csv.

```{r}
names(offers_sp)
```

```{r}
final_names <- c("Categoria", "Ciudad", "Comunidad", "Educacion", "FechaCreacion", "TipoJornada", "Pais", "Provincia", "SalarioMax", "SalarioMin", "SubCategoria")
names(offers_sp) <- final_names
head(offers_sp)
```

Veiem també que ja no necessitem la variable Pais. Podriem eliminar-la.

```{r}
offers_sp$Pais <- NULL
#names(offers_sp)
tail(offers_sp)
```

Per últim, podriem exportar el nostre conjunt de dades netejat.

```{r}
write.csv(offers_sp, "./data/spanish_job_offers_clean.csv")
```

## Identificació i tractament de valors extrems.

Donem ara un cop d'ull a les dades per tal d'identificar valors extrems.

```{r}
boxplot(offers_sp$SalarioMin)
```

```{r}
boxplot(offers_sp$SalarioMax)
```

```{r}
boxplot(offers_sp$SalarioMin ~ offers_sp$Comunidad)
```

```{r}
boxplot(offers_sp$SalarioMax ~ offers_sp$Comunidad)
```

```{r}
boxplot.stats(offers_sp$SalarioMin)$out
```

```{r}
boxplot.stats(offers_sp$SalarioMax)$out
```

Veiem que tenim valors extrems tant en els salaris màxims com en els mínims. En el cas dels salaris mínims, son valor raonables, i crec que els hauriem de deixar tal qual son. En canvi, trobem dos valors extrems molt curiosos, que semblen ser alguna mena de valor prefixat per a no donar un límit superior. En aquest cas, ja que son només dos valors i tenim suficient dades per al nostre estudi, considero que lo millor sería treure les dades corresponents. Així doncs, ho farem de la següent manera.

```{r}
kable(subset(offers_sp, SalarioMax == 9999999))
```

```{r}
kable(subset(offers_sp, SalarioMin == 0))
```

```{r}
offers_sp <- subset(offers_sp, !(SalarioMax==9999999))
```

```{r}
offers_sp$SalarioMin <- as.numeric(offers_sp$SalarioMin)
offers_sp$SalarioMax <- as.numeric(offers_sp$SalarioMax)
boxplot(offers_sp$SalarioMax ~ offers_sp$Comunidad)
```

Veiem que els valors extrems que tenim ara son més raonables, i considero que els podriem deixar tal qual.

```{r}
boxplot(offers_sp$SalarioMax ~ offers_sp$Categoria)
```

# 4. Anàlisi de les dades
## Selecció dels grups de dades que es volen analitzar/comparar (planificació dels anàlisis a aplicar)

>TODO:
Agrupar por comunidad

## Comprovació de la normalitat i homogeneïtat de la variància.

Començem mirant si les variables pertanyen a una distribució normal.

```{r}
p_val_sal_min <- shapiro.test(subset(offers_sp, Comunidad == c("MADRID"))$SalarioMin)$p.value
#p_val_sal_max <- shapiro.test(offers_sp$SalarioMax)$p.value
sprintf("P value para SalarioMin: %f", p_val_sal_min)
#sprintf("P Value para SalarioMax: %d", p_val_sal_max)
```

```{r}
hist(subset(offers_sp, Comunidad == c("MADRID"))$SalarioMin)
```

```{r}
hist(subset(offers_sp, Comunidad == c("CATALUÑA"))$SalarioMin)
```

## Aplicació de proves estadístiques per comparar els grups de dades. En funció de les dades de l'objectiu de l'estudi, aplicar proves de contrast d'hipòtesi, correlacions, regressions, etc.

```{r}
cor_matrix <- cor(offers_sp$SalarioMin, offers_sp$SalarioMax)
round(cor_matrix, 2)
```

En aquest punt, ens adonem que hi ha un tipus de registres en els quals tenim 0 a salari minim i máxim, lo que vol dir que aquestes ofertes no han introduit un valor real en quant als salaris, o bé son ofertes de pràctiques no remunerades. Ninguna d'aquestes opcions les volem contemplar en el nostre estudi, així que com tenim dades suficients, podem prescindir d'aquestes.

```{r}
offers_sp <- subset(offers_sp, !(SalarioMin == 0 & SalarioMax == 0))
```

> TODO: En comptes d'utilitzar KNN utilitzar les mitjanes poblacionals per categoria
> TODO: Hi ha valors de salari Min i Max que s'han d'intercanviar.


# 5. Representació dels resultats a partir de taules i gràfiques.

# 6. Resolució del problema. A partir dels resultats obtinguts, quines són les conclusions? Els resultats permeten respondre al problema?

# 7. Codi: Cal adjuntar el codi

